A Brief History of Endophyte Detection Techniques in Grasses
Notice bibliographique
Résumé
Endophytes are the plant mutualists that live asymptomatically inside plant tissue and are found in nearly whole plant kingdom. Endophytic fungi receive shelter and nutrition from host plants and in return provide great advantages to the host. Grasses are a useful forage species and are of great agricultural and socio-economic value. The presence of endophytes in these grasses provide protection, persistence and improved yield against herbivores, insects, pathogens, drought and several other biotic and abiotic stresses. This review summarizes traditional and modern molecular techniques to identify endophytes from turf and forage grasses. Traditional approaches include direct observation, staining, laser micro dissection and pressure catapulting and cultivation-dependent methods that provide a morphological identification of endophytic mycobiota in grass tissues. Earlier studies on endophytes using these methods resulted in several technical implications which molecular approaches are able to solve now-a-days. Molecular approaches include DNA extraction, PCR based DNA Fingerprinting techniques, Denaturing Gradient Gel Electrophoresis, Sanger sequencing, Pyrosequencing, Immunoblot assay, Biosensors, DNA Barcoding and Molecular Phylogenetics etc. A comparison of these detection techniques will facilitate other researchers as well to develop new ways for the detection of endophytes that will contribute to the improvement of grassland in future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».